5. 数据结构
本章深入讲解之前学过的一些内容，同时，还增加了新的知识点。
5.1. 列表详解
列表数据类型支持很多方法，列表对象的所有方法所示如下：
list.append(x)
在列表末尾添加一项。 类似于 a[len(a):] = [x]。
list.extend(iterable)
通过添加来自 iterable 的所有项来扩展列表。 类似于 a[len(a):] = iterable。
list.insert(i, x)
在指定位置插入元素。第一个参数是插入元素的索引，因此，a.insert(0, x) 在列表开头插入元素， a.insert(len(a), x) 等同于 a.append(x) 。
list.remove(x)
从列表中删除第一个值为 x 的元素。未找到指定元素时，触发 ValueError 异常。
list.pop([i])
移除列表中给定位置上的条目，并返回该条目。 如果未指定索引号，则 a.pop() 将移除并返回列表中的最后一个条目。 如果列表为空或索引号在列表索引范围之外则会引发 IndexError。
list.clear()
移除列表中的所有项。 类似于 del a[:]。
list.index(x[, start[, end]])
返回列表中第一个值为 x 的元素的零基索引。未找到指定元素时，触发 ValueError 异常。
可选参数 start 和 end 是切片符号，用于将搜索限制为列表的特定子序列。返回的索引是相对于整个序列的开始计算的，而不是 start 参数。
list.count(x)
返回列表中元素 x 出现的次数。
list.sort(*, key=None, reverse=False)
就地排序列表中的元素（要了解自定义排序参数，详见 sorted()）。
list.reverse()
翻转列表中的元素。
list.copy()
返回列表的浅拷贝。 类似于 a[:]。
多数列表方法示例：
>>>
fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
fruits.count('apple')
2
fruits.count('tangerine')
0
fruits.index('banana')
3
fruits.index('banana', 4) # 从 4 号位开始查找下一个 banana
6
fruits.reverse()
fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']
fruits.append('grape')
fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']
fruits.sort()
fruits
['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']
fruits.pop()
'pear'
你可能已经注意到 insert, remove 或 sort 等仅修改列表的方法都不会打印返回值 -- 它们返回默认值 None。 [1] 这是适用于 Python 中所有可变数据结构的设计原则。
你可能会注意到的另一件事是并非所有数据都可以排序或比较。 举例来说，[None, 'hello', 10] 就不可排序因为整数不能与字符串比较而 None 不能与其他类型比较。 此外，还存在一些没有定义顺序关系的类型。 例如，3+4j < 5+7j 就不是一个合法的比较。
5.1.1. 用列表实现堆栈
列表方法使得将列表用作栈非常容易，最后添加的元素会最先被取出（“后进先出”）。 要将一个条目添加到栈顶，可使用 append()。 要从栈顶取出一个条目，则使用 pop() 且不必显式指定索引。 例如:
>>>
stack = [3, 4, 5]
stack.append(6)
stack.append(7)
stack
[3, 4, 5, 6, 7]
stack.pop()
7
stack
[3, 4, 5, 6]
stack.pop()
6
stack.pop()
5
stack
[3, 4]
5.1.2. 用列表实现队列
列表也可以用作队列，最先加入的元素，最先取出（“先进先出”）；然而，列表作为队列的效率很低。因为，在列表末尾添加和删除元素非常快，但在列表开头插入或移除元素却很慢（因为所有其他元素都必须移动一位）。
实现队列最好用 collections.deque，可以快速从两端添加或删除元素。例如：
>>>
from collections import deque
queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
queue.append("Terry") # Terry 到了
queue.append("Graham") # Graham 到了
queue.popleft() # 第一个到的现在走了
'Eric'
queue.popleft() # 第二个到的现在走了
'John'
queue # 按到达顺序排列的剩余队列
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
5.1.3. 列表推导式
列表推导式创建列表的方式更简洁。常见的用法为，对序列或可迭代对象中的每个元素应用某种操作，用生成的结果创建新的列表；或用满足特定条件的元素创建子序列。
例如，创建平方值的列表：
>>>
squares = []
for x in range(10):
squares.append(x**2)
squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
注意，这段代码创建（或覆盖）变量 x，该变量在循环结束后仍然存在。下述方法可以无副作用地计算平方列表：
squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))
或等价于：
squares = [x**2 for x in range(10)]
上面这种写法更简洁、易读。
列表推导式的方括号内包含以下内容：一个表达式，后面为一个 for 子句，然后，是零个或多个 for 或 if 子句。结果是由表达式依据 for 和 if 子句求值计算而得出一个新列表。 举例来说，以下列表推导式将两个列表中不相等的元素组合起来：
>>>
[(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
等价于：
>>>
combs = []
for x in [1,2,3]:
for y in [3,1,4]:
if x != y:
combs.append((x, y))
combs
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
注意，上面两段代码中，for 和 if 的顺序相同。
表达式是元组（例如上例的 (x, y)）时，必须加上括号：
>>>
vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
# 新建一个将值翻倍的列表
[x*2 for x in vec]
[-8, -4, 0, 4, 8]
# 过滤列表以排除负数
[x for x in vec if x >= 0]
[0, 2, 4]
# 对所有元素应用一个函数
[abs(x) for x in vec]
[4, 2, 0, 2, 4]
# 在每个元素上调用一个方法
freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
[weapon.strip() for weapon in freshfruit]
['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
# 创建一个包含 (数字, 平方) 2 元组的列表
[(x, x**2) for x in range(6)]
[(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]
# 元组必须加圆括号，否则会引发错误
[x, x**2 for x in range(6)]
File "<stdin>", line 1
[x, x**2 for x in range(6)]
^^^^^^^
SyntaxError: did you forget parentheses around the comprehension target?
# 使用两个 'for' 来展平嵌套的列表
vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
[num for elem in vec for num in elem]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
列表推导式可以使用复杂的表达式和嵌套函数：
>>>
from math import pi
[str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']
5.1.4. 嵌套的列表推导式
列表推导式中的初始表达式可以是任何表达式，甚至可以是另一个列表推导式。
下面这个 3x4 矩阵，由 3 个长度为 4 的列表组成：
>>>
matrix = [
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12],
]
下面的列表推导式可以转置行列：
>>>
[[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
如我们在之前小节中看到的，内部的列表推导式是在它之后的 for 的上下文中被求值的，所以这个例子等价于:
>>>
transposed = []
for i in range(4):
transposed.append([row[i] for row in matrix])
transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
反过来说，也等价于：
>>>
transposed = []
for i in range(4):
# 以下 3 行实现了嵌套的列表组
transposed_row = []
for row in matrix:
transposed_row.append(row[i])
transposed.append(transposed_row)
transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
实际应用中，最好用内置函数替代复杂的流程语句。此时，zip() 函数更好用：
>>>
list(zip(*matrix))
[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]
关于本行中星号的详细说明，参见 解包实参列表。
5.2. del 语句
可以按索引而不是按值从一个列表移除条目：即使用 del 语句。 这不同于返回一个值的 pop() 方法。 del 语句还可被用来从列表移除切片或清空整个列表（之前我们通过将一个空列表赋值给切片实现此功能）。 例如:
>>>
a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
del a[0]
a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
del a[2:4]
a
[1, 66.25, 1234.5]
del a[:]
a
[]
del 也可以用来删除整个变量：
>>>
del a
此后，再引用 a 就会报错（直到为它赋与另一个值）。后文会介绍 del 的其他用法。
5.3. 元组和序列
列表和字符串有很多共性，例如，索引和切片操作。这两种数据类型是 序列 （参见 序列类型 --- list, tuple, range）。随着 Python 语言的发展，其他的序列类型也被加入其中。本节介绍另一种标准序列类型：元组。
元组由多个用逗号隔开的值组成，例如：
>>>
t = 12345, 54321, 'hello!'
t[0]
12345
t
(12345, 54321, 'hello!')
# 元组可以嵌套：
u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
# 元组是不可变对象：
t[0] = 88888
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
# 但它们可以包含可变对象：
v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
v
([1, 2, 3], [3, 2, 1])
输出时，元组都要由圆括号标注，这样才能正确地解释嵌套元组。输入时，圆括号可有可无，不过经常是必须的（如果元组是更大的表达式的一部分）。不允许为元组中的单个元素赋值，当然，可以创建含列表等可变对象的元组。
虽然，元组与列表很像，但使用场景不同，用途也不同。元组是 immutable （不可变的），一般可包含异质元素序列，通过解包（见本节下文）或索引访问（如果是 namedtuples，可以属性访问）。列表是 mutable （可变的），列表元素一般为同质类型，可迭代访问。
构造 0 个或 1 个元素的元组比较特殊：为了适应这种情况，对句法有一些额外的改变。用一对空圆括号就可以创建空元组；只有一个元素的元组可以通过在这个元素后添加逗号来构建（圆括号里只有一个值的话不够明确）。丑陋，但是有效。例如：
>>>
empty = ()
singleton = 'hello', # <-- 注意末尾的逗号
len(empty)
0
len(singleton)
1
singleton
('hello',)
语句 t = 12345, 54321, 'hello!' 是 元组打包 的例子：值 12345, 54321 和 'hello!' 一起被打包进元组。逆操作也可以：
>>>
x, y, z = t
称之为 序列解包 也是妥妥的，适用于右侧的任何序列。序列解包时，左侧变量与右侧序列元素的数量应相等。注意，多重赋值其实只是元组打包和序列解包的组合。
5.4. 集合
Python 还支持 集合 这种数据类型。集合是由不重复元素组成的无序容器。基本用法包括成员检测、消除重复元素。集合对象支持合集、交集、差集、对称差分等数学运算。
创建集合用花括号或 set() 函数。注意，创建空集合只能用 set()，不能用 {}，{} 创建的是空字典，下一小节介绍数据结构：字典。
以下是一些简单的示例
>>>
basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
print(basket) # 显示重复项已被移除
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
'orange' in basket # 快速成员检测
True
'crabgrass' in basket
False
# 演示针对两个单词中独有的字母进行集合运算
a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
a # a 中独有的字母
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
a - b # 存在于 a 中但不存在于 b 中的字母
{'r', 'd', 'b'}
a | b # 存在于 a 或 b 中或两者中皆有的字母
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
a & b # 同时存在于 a 和 b 中的字母
{'a', 'c'}
a ^ b # 存在于 a 或 b 中但非两者中皆有的字母
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
与 列表推导式 类似，集合也支持推导式：
>>>
a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
a
{'r', 'd'}
5.5. 字典
另一个常用的 Python 内置数据类型是 字典 (参见 映射类型 --- dict)。 字典在其他编程语言中可能称为“联合内存”或“联合数组”。 与以连续整数为索引的序列不同，字典是以 键 来索引的，键可以是任何不可变类型；字符串和数字总是可以作为键。 元组在其仅包含字符串、数字或元组时也可以作为键；如果一个元组直接或间接地包含了任何可变对象，则不可以用作键。 你不能使用列表作为键，因为列表可使用索引赋值、切片赋值或 append() 和 extend() 等方法进行原地修改。
可以把字典理解为 键值对 的集合，但字典的键必须是唯一的。花括号 {} 用于创建空字典。另一种初始化字典的方式是，在花括号里输入逗号分隔的键值对，这也是字典的输出方式。
字典的主要用途是通过关键字存储、提取值。用 del 可以删除键值对。用已存在的关键字存储值，与该关键字关联的旧值会被取代。通过不存在的键提取值，则会报错。
对字典执行 list(d) 操作，返回该字典中所有键的列表，按插入次序排列（如需排序，请使用 sorted(d)）。检查字典里是否存在某个键，使用关键字 in。
以下是一些字典的简单示例：
>>>
tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
tel['guido'] = 4127
tel
{'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
tel['jack']
4098
del tel['sape']
tel['irv'] = 4127
tel
{'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
list(tel)
['jack', 'guido', 'irv']
sorted(tel)
['guido', 'irv', 'jack']
'guido' in tel
True
'jack' not in tel
False
dict() 构造函数可以直接用键值对序列创建字典：
>>>
dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
字典推导式可以用任意键值表达式创建字典：
>>>
{x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
关键字是比较简单的字符串时，直接用关键字参数指定键值对更便捷：
>>>
dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
5.6. 循环的技巧
当对字典执行循环时，可以使用 items() 方法同时提取键及其对应的值。
>>>
knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
for k, v in knights.items():
print(k, v)
gallahad the pure
robin the brave
在序列中循环时，用 enumerate() 函数可以同时取出位置索引和对应的值：
>>>
for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
print(i, v)
0 tic
1 tac
2 toe
同时循环两个或多个序列时，用 zip() 函数可以将其内的元素一一匹配：
>>>
questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
for q, a in zip(questions, answers):
print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a))
What is your name? It is lancelot.
What is your quest? It is the holy grail.
What is your favorite color? It is blue.
为了逆向对序列进行循环，可以求出欲循环的正向序列，然后调用 reversed() 函数：
>>>
for i in reversed(range(1, 10, 2)):
print(i)
9
7
5
3
1
按指定顺序循环序列，可以用 sorted() 函数，在不改动原序列的基础上，返回一个重新的序列：
>>>
basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
for i in sorted(basket):
print(i)
apple
apple
banana
orange
orange
pear
使用 set() 去除序列中的重复元素。使用 sorted() 加 set() 则按排序后的顺序，循环遍历序列中的唯一元素：
>>>
basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
for f in sorted(set(basket)):
print(f)
apple
banana
orange
pear
一般来说，在循环中修改列表的内容时，创建新列表比较简单，且安全：
>>>
import math
raw_data = [56.2, float('NaN'), 51.7, 55.3, 52.5, float('NaN'), 47.8]
filtered_data = []
for value in raw_data:
if not math.isnan(value):
filtered_data.append(value)
filtered_data
[56.2, 51.7, 55.3, 52.5, 47.8]
5.7. 深入条件控制
while 和 if 条件句不只可以进行比较，还可以使用任意运算符。
比较运算符 in 和 not in 用于执行确定一个值是否存在（或不存在）于某个容器中的成员检测。 运算符 is 和 is not 用于比较两个对象是否是同一个对象。 所有比较运算符的优先级都一样，且低于任何数值运算符。
比较操作支持链式操作。例如，a < b == c 校验 a 是否小于 b，且 b 是否等于 c。
比较操作可以用布尔运算符 and 和 or 组合，并且，比较操作（或其他布尔运算）的结果都可以用 not 取反。这些操作符的优先级低于比较操作符；not 的优先级最高， or 的优先级最低，因此，A and not B or C 等价于 (A and (not B)) or C。与其他运算符操作一样，此处也可以用圆括号表示想要的组合。
布尔运算符 and 和 or 是所谓的 短路 运算符：其参数从左至右求值，一旦可以确定结果，求值就会停止。例如，如果 A 和 C 为真，B 为假，那么 A and B and C 不会对 C 求值。用作普通值而不是布尔值时，短路运算符的返回值通常是最后一个求了值的参数。
还可以把比较运算或其它布尔表达式的结果赋值给变量，例如：
>>>
string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
non_null = string1 or string2 or string3
non_null
'Trondheim'
注意，Python 与 C 不同，在表达式内部赋值必须显式使用 海象运算符 :=。 这避免了 C 程序中常见的问题：要在表达式中写 == 时，却写成了 =。
5.8. 序列和其他类型的比较
序列对象可以与相同序列类型的其他对象比较。这种比较使用 字典式 顺序：首先，比较前两个对应元素，如果不相等，则可确定比较结果；如果相等，则比较之后的两个元素，以此类推，直到其中一个序列结束。如果要比较的两个元素本身是相同类型的序列，则递归地执行字典式顺序比较。如果两个序列中所有的对应元素都相等，则两个序列相等。如果一个序列是另一个的初始子序列，则较短的序列可被视为较小（较少）的序列。 对于字符串来说，字典式顺序使用 Unicode 码位序号排序单个字符。下面列出了一些比较相同类型序列的例子：
(1, 2, 3) < (1, 2, 4)
[1, 2, 3] < [1, 2, 4]
'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'
(1, 2, 3, 4) < (1, 2, 4)
(1, 2) < (1, 2, -1)
(1, 2, 3) == (1.0, 2.0, 3.0)
(1, 2, ('aa', 'ab')) < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)
注意，当比较不同类型的对象时，只要待比较的对象提供了合适的比较方法，就可以使用 < 和 > 进行比较。例如，混合的数字类型通过数字值进行比较，所以，0 等于 0.0，等等。如果没有提供合适的比较方法，解释器不会随便给出一个比较结果，而是引发 TypeError 异常。
备注
[1]
别的语言可能会将可变对象返回，允许方法连续执行，例如 d->insert("a")->remove("b")->sort();。
本章深入讲解之前学过的一些内容，同时，还增加了新的知识点。
5.1. 列表详解
列表数据类型支持很多方法，列表对象的所有方法所示如下：
list.append(x)
在列表末尾添加一项。 类似于 a[len(a):] = [x]。
list.extend(iterable)
通过添加来自 iterable 的所有项来扩展列表。 类似于 a[len(a):] = iterable。
list.insert(i, x)
在指定位置插入元素。第一个参数是插入元素的索引，因此，a.insert(0, x) 在列表开头插入元素， a.insert(len(a), x) 等同于 a.append(x) 。
list.remove(x)
从列表中删除第一个值为 x 的元素。未找到指定元素时，触发 ValueError 异常。
list.pop([i])
移除列表中给定位置上的条目，并返回该条目。 如果未指定索引号，则 a.pop() 将移除并返回列表中的最后一个条目。 如果列表为空或索引号在列表索引范围之外则会引发 IndexError。
list.clear()
移除列表中的所有项。 类似于 del a[:]。
list.index(x[, start[, end]])
返回列表中第一个值为 x 的元素的零基索引。未找到指定元素时，触发 ValueError 异常。
可选参数 start 和 end 是切片符号，用于将搜索限制为列表的特定子序列。返回的索引是相对于整个序列的开始计算的，而不是 start 参数。
list.count(x)
返回列表中元素 x 出现的次数。
list.sort(*, key=None, reverse=False)
就地排序列表中的元素（要了解自定义排序参数，详见 sorted()）。
list.reverse()
翻转列表中的元素。
list.copy()
返回列表的浅拷贝。 类似于 a[:]。
多数列表方法示例：
>>>
fruits = ['orange', 'apple', 'pear', 'banana', 'kiwi', 'apple', 'banana']
fruits.count('apple')
2
fruits.count('tangerine')
0
fruits.index('banana')
3
fruits.index('banana', 4) # 从 4 号位开始查找下一个 banana
6
fruits.reverse()
fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange']
fruits.append('grape')
fruits
['banana', 'apple', 'kiwi', 'banana', 'pear', 'apple', 'orange', 'grape']
fruits.sort()
fruits
['apple', 'apple', 'banana', 'banana', 'grape', 'kiwi', 'orange', 'pear']
fruits.pop()
'pear'
你可能已经注意到 insert, remove 或 sort 等仅修改列表的方法都不会打印返回值 -- 它们返回默认值 None。 [1] 这是适用于 Python 中所有可变数据结构的设计原则。
你可能会注意到的另一件事是并非所有数据都可以排序或比较。 举例来说，[None, 'hello', 10] 就不可排序因为整数不能与字符串比较而 None 不能与其他类型比较。 此外，还存在一些没有定义顺序关系的类型。 例如，3+4j < 5+7j 就不是一个合法的比较。
5.1.1. 用列表实现堆栈
列表方法使得将列表用作栈非常容易，最后添加的元素会最先被取出（“后进先出”）。 要将一个条目添加到栈顶，可使用 append()。 要从栈顶取出一个条目，则使用 pop() 且不必显式指定索引。 例如:
>>>
stack = [3, 4, 5]
stack.append(6)
stack.append(7)
stack
[3, 4, 5, 6, 7]
stack.pop()
7
stack
[3, 4, 5, 6]
stack.pop()
6
stack.pop()
5
stack
[3, 4]
5.1.2. 用列表实现队列
列表也可以用作队列，最先加入的元素，最先取出（“先进先出”）；然而，列表作为队列的效率很低。因为，在列表末尾添加和删除元素非常快，但在列表开头插入或移除元素却很慢（因为所有其他元素都必须移动一位）。
实现队列最好用 collections.deque，可以快速从两端添加或删除元素。例如：
>>>
from collections import deque
queue = deque(["Eric", "John", "Michael"])
queue.append("Terry") # Terry 到了
queue.append("Graham") # Graham 到了
queue.popleft() # 第一个到的现在走了
'Eric'
queue.popleft() # 第二个到的现在走了
'John'
queue # 按到达顺序排列的剩余队列
deque(['Michael', 'Terry', 'Graham'])
5.1.3. 列表推导式
列表推导式创建列表的方式更简洁。常见的用法为，对序列或可迭代对象中的每个元素应用某种操作，用生成的结果创建新的列表；或用满足特定条件的元素创建子序列。
例如，创建平方值的列表：
>>>
squares = []
for x in range(10):
squares.append(x**2)
squares
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
注意，这段代码创建（或覆盖）变量 x，该变量在循环结束后仍然存在。下述方法可以无副作用地计算平方列表：
squares = list(map(lambda x: x**2, range(10)))
或等价于：
squares = [x**2 for x in range(10)]
上面这种写法更简洁、易读。
列表推导式的方括号内包含以下内容：一个表达式，后面为一个 for 子句，然后，是零个或多个 for 或 if 子句。结果是由表达式依据 for 和 if 子句求值计算而得出一个新列表。 举例来说，以下列表推导式将两个列表中不相等的元素组合起来：
>>>
[(x, y) for x in [1,2,3] for y in [3,1,4] if x != y]
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
等价于：
>>>
combs = []
for x in [1,2,3]:
for y in [3,1,4]:
if x != y:
combs.append((x, y))
combs
[(1, 3), (1, 4), (2, 3), (2, 1), (2, 4), (3, 1), (3, 4)]
注意，上面两段代码中，for 和 if 的顺序相同。
表达式是元组（例如上例的 (x, y)）时，必须加上括号：
>>>
vec = [-4, -2, 0, 2, 4]
# 新建一个将值翻倍的列表
[x*2 for x in vec]
[-8, -4, 0, 4, 8]
# 过滤列表以排除负数
[x for x in vec if x >= 0]
[0, 2, 4]
# 对所有元素应用一个函数
[abs(x) for x in vec]
[4, 2, 0, 2, 4]
# 在每个元素上调用一个方法
freshfruit = [' banana', ' loganberry ', 'passion fruit ']
[weapon.strip() for weapon in freshfruit]
['banana', 'loganberry', 'passion fruit']
# 创建一个包含 (数字, 平方) 2 元组的列表
[(x, x**2) for x in range(6)]
[(0, 0), (1, 1), (2, 4), (3, 9), (4, 16), (5, 25)]
# 元组必须加圆括号，否则会引发错误
[x, x**2 for x in range(6)]
File "<stdin>", line 1
[x, x**2 for x in range(6)]
^^^^^^^
SyntaxError: did you forget parentheses around the comprehension target?
# 使用两个 'for' 来展平嵌套的列表
vec = [[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]
[num for elem in vec for num in elem]
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
列表推导式可以使用复杂的表达式和嵌套函数：
>>>
from math import pi
[str(round(pi, i)) for i in range(1, 6)]
['3.1', '3.14', '3.142', '3.1416', '3.14159']
5.1.4. 嵌套的列表推导式
列表推导式中的初始表达式可以是任何表达式，甚至可以是另一个列表推导式。
下面这个 3x4 矩阵，由 3 个长度为 4 的列表组成：
>>>
matrix = [
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12],
]
下面的列表推导式可以转置行列：
>>>
[[row[i] for row in matrix] for i in range(4)]
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
如我们在之前小节中看到的，内部的列表推导式是在它之后的 for 的上下文中被求值的，所以这个例子等价于:
>>>
transposed = []
for i in range(4):
transposed.append([row[i] for row in matrix])
transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
反过来说，也等价于：
>>>
transposed = []
for i in range(4):
# 以下 3 行实现了嵌套的列表组
transposed_row = []
for row in matrix:
transposed_row.append(row[i])
transposed.append(transposed_row)
transposed
[[1, 5, 9], [2, 6, 10], [3, 7, 11], [4, 8, 12]]
实际应用中，最好用内置函数替代复杂的流程语句。此时，zip() 函数更好用：
>>>
list(zip(*matrix))
[(1, 5, 9), (2, 6, 10), (3, 7, 11), (4, 8, 12)]
关于本行中星号的详细说明，参见 解包实参列表。
5.2. del 语句
可以按索引而不是按值从一个列表移除条目：即使用 del 语句。 这不同于返回一个值的 pop() 方法。 del 语句还可被用来从列表移除切片或清空整个列表（之前我们通过将一个空列表赋值给切片实现此功能）。 例如:
>>>
a = [-1, 1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
del a[0]
a
[1, 66.25, 333, 333, 1234.5]
del a[2:4]
a
[1, 66.25, 1234.5]
del a[:]
a
[]
del 也可以用来删除整个变量：
>>>
del a
此后，再引用 a 就会报错（直到为它赋与另一个值）。后文会介绍 del 的其他用法。
5.3. 元组和序列
列表和字符串有很多共性，例如，索引和切片操作。这两种数据类型是 序列 （参见 序列类型 --- list, tuple, range）。随着 Python 语言的发展，其他的序列类型也被加入其中。本节介绍另一种标准序列类型：元组。
元组由多个用逗号隔开的值组成，例如：
>>>
t = 12345, 54321, 'hello!'
t[0]
12345
t
(12345, 54321, 'hello!')
# 元组可以嵌套：
u = t, (1, 2, 3, 4, 5)
u
((12345, 54321, 'hello!'), (1, 2, 3, 4, 5))
# 元组是不可变对象：
t[0] = 88888
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
# 但它们可以包含可变对象：
v = ([1, 2, 3], [3, 2, 1])
v
([1, 2, 3], [3, 2, 1])
输出时，元组都要由圆括号标注，这样才能正确地解释嵌套元组。输入时，圆括号可有可无，不过经常是必须的（如果元组是更大的表达式的一部分）。不允许为元组中的单个元素赋值，当然，可以创建含列表等可变对象的元组。
虽然，元组与列表很像，但使用场景不同，用途也不同。元组是 immutable （不可变的），一般可包含异质元素序列，通过解包（见本节下文）或索引访问（如果是 namedtuples，可以属性访问）。列表是 mutable （可变的），列表元素一般为同质类型，可迭代访问。
构造 0 个或 1 个元素的元组比较特殊：为了适应这种情况，对句法有一些额外的改变。用一对空圆括号就可以创建空元组；只有一个元素的元组可以通过在这个元素后添加逗号来构建（圆括号里只有一个值的话不够明确）。丑陋，但是有效。例如：
>>>
empty = ()
singleton = 'hello', # <-- 注意末尾的逗号
len(empty)
0
len(singleton)
1
singleton
('hello',)
语句 t = 12345, 54321, 'hello!' 是 元组打包 的例子：值 12345, 54321 和 'hello!' 一起被打包进元组。逆操作也可以：
>>>
x, y, z = t
称之为 序列解包 也是妥妥的，适用于右侧的任何序列。序列解包时，左侧变量与右侧序列元素的数量应相等。注意，多重赋值其实只是元组打包和序列解包的组合。
5.4. 集合
Python 还支持 集合 这种数据类型。集合是由不重复元素组成的无序容器。基本用法包括成员检测、消除重复元素。集合对象支持合集、交集、差集、对称差分等数学运算。
创建集合用花括号或 set() 函数。注意，创建空集合只能用 set()，不能用 {}，{} 创建的是空字典，下一小节介绍数据结构：字典。
以下是一些简单的示例
>>>
basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
print(basket) # 显示重复项已被移除
{'orange', 'banana', 'pear', 'apple'}
'orange' in basket # 快速成员检测
True
'crabgrass' in basket
False
# 演示针对两个单词中独有的字母进行集合运算
a = set('abracadabra')
b = set('alacazam')
a # a 中独有的字母
{'a', 'r', 'b', 'c', 'd'}
a - b # 存在于 a 中但不存在于 b 中的字母
{'r', 'd', 'b'}
a | b # 存在于 a 或 b 中或两者中皆有的字母
{'a', 'c', 'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
a & b # 同时存在于 a 和 b 中的字母
{'a', 'c'}
a ^ b # 存在于 a 或 b 中但非两者中皆有的字母
{'r', 'd', 'b', 'm', 'z', 'l'}
与 列表推导式 类似，集合也支持推导式：
>>>
a = {x for x in 'abracadabra' if x not in 'abc'}
a
{'r', 'd'}
5.5. 字典
另一个常用的 Python 内置数据类型是 字典 (参见 映射类型 --- dict)。 字典在其他编程语言中可能称为“联合内存”或“联合数组”。 与以连续整数为索引的序列不同，字典是以 键 来索引的，键可以是任何不可变类型；字符串和数字总是可以作为键。 元组在其仅包含字符串、数字或元组时也可以作为键；如果一个元组直接或间接地包含了任何可变对象，则不可以用作键。 你不能使用列表作为键，因为列表可使用索引赋值、切片赋值或 append() 和 extend() 等方法进行原地修改。
可以把字典理解为 键值对 的集合，但字典的键必须是唯一的。花括号 {} 用于创建空字典。另一种初始化字典的方式是，在花括号里输入逗号分隔的键值对，这也是字典的输出方式。
字典的主要用途是通过关键字存储、提取值。用 del 可以删除键值对。用已存在的关键字存储值，与该关键字关联的旧值会被取代。通过不存在的键提取值，则会报错。
对字典执行 list(d) 操作，返回该字典中所有键的列表，按插入次序排列（如需排序，请使用 sorted(d)）。检查字典里是否存在某个键，使用关键字 in。
以下是一些字典的简单示例：
>>>
tel = {'jack': 4098, 'sape': 4139}
tel['guido'] = 4127
tel
{'jack': 4098, 'sape': 4139, 'guido': 4127}
tel['jack']
4098
del tel['sape']
tel['irv'] = 4127
tel
{'jack': 4098, 'guido': 4127, 'irv': 4127}
list(tel)
['jack', 'guido', 'irv']
sorted(tel)
['guido', 'irv', 'jack']
'guido' in tel
True
'jack' not in tel
False
dict() 构造函数可以直接用键值对序列创建字典：
>>>
dict([('sape', 4139), ('guido', 4127), ('jack', 4098)])
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
字典推导式可以用任意键值表达式创建字典：
>>>
{x: x**2 for x in (2, 4, 6)}
{2: 4, 4: 16, 6: 36}
关键字是比较简单的字符串时，直接用关键字参数指定键值对更便捷：
>>>
dict(sape=4139, guido=4127, jack=4098)
{'sape': 4139, 'guido': 4127, 'jack': 4098}
5.6. 循环的技巧
当对字典执行循环时，可以使用 items() 方法同时提取键及其对应的值。
>>>
knights = {'gallahad': 'the pure', 'robin': 'the brave'}
for k, v in knights.items():
print(k, v)
gallahad the pure
robin the brave
在序列中循环时，用 enumerate() 函数可以同时取出位置索引和对应的值：
>>>
for i, v in enumerate(['tic', 'tac', 'toe']):
print(i, v)
0 tic
1 tac
2 toe
同时循环两个或多个序列时，用 zip() 函数可以将其内的元素一一匹配：
>>>
questions = ['name', 'quest', 'favorite color']
answers = ['lancelot', 'the holy grail', 'blue']
for q, a in zip(questions, answers):
print('What is your {0}? It is {1}.'.format(q, a))
What is your name? It is lancelot.
What is your quest? It is the holy grail.
What is your favorite color? It is blue.
为了逆向对序列进行循环，可以求出欲循环的正向序列，然后调用 reversed() 函数：
>>>
for i in reversed(range(1, 10, 2)):
print(i)
9
7
5
3
1
按指定顺序循环序列，可以用 sorted() 函数，在不改动原序列的基础上，返回一个重新的序列：
>>>
basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
for i in sorted(basket):
print(i)
apple
apple
banana
orange
orange
pear
使用 set() 去除序列中的重复元素。使用 sorted() 加 set() 则按排序后的顺序，循环遍历序列中的唯一元素：
>>>
basket = ['apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana']
for f in sorted(set(basket)):
print(f)
apple
banana
orange
pear
一般来说，在循环中修改列表的内容时，创建新列表比较简单，且安全：
>>>
import math
raw_data = [56.2, float('NaN'), 51.7, 55.3, 52.5, float('NaN'), 47.8]
filtered_data = []
for value in raw_data:
if not math.isnan(value):
filtered_data.append(value)
filtered_data
[56.2, 51.7, 55.3, 52.5, 47.8]
5.7. 深入条件控制
while 和 if 条件句不只可以进行比较，还可以使用任意运算符。
比较运算符 in 和 not in 用于执行确定一个值是否存在（或不存在）于某个容器中的成员检测。 运算符 is 和 is not 用于比较两个对象是否是同一个对象。 所有比较运算符的优先级都一样，且低于任何数值运算符。
比较操作支持链式操作。例如，a < b == c 校验 a 是否小于 b，且 b 是否等于 c。
比较操作可以用布尔运算符 and 和 or 组合，并且，比较操作（或其他布尔运算）的结果都可以用 not 取反。这些操作符的优先级低于比较操作符；not 的优先级最高， or 的优先级最低，因此，A and not B or C 等价于 (A and (not B)) or C。与其他运算符操作一样，此处也可以用圆括号表示想要的组合。
布尔运算符 and 和 or 是所谓的 短路 运算符：其参数从左至右求值，一旦可以确定结果，求值就会停止。例如，如果 A 和 C 为真，B 为假，那么 A and B and C 不会对 C 求值。用作普通值而不是布尔值时，短路运算符的返回值通常是最后一个求了值的参数。
还可以把比较运算或其它布尔表达式的结果赋值给变量，例如：
>>>
string1, string2, string3 = '', 'Trondheim', 'Hammer Dance'
non_null = string1 or string2 or string3
non_null
'Trondheim'
注意，Python 与 C 不同，在表达式内部赋值必须显式使用 海象运算符 :=。 这避免了 C 程序中常见的问题：要在表达式中写 == 时，却写成了 =。
5.8. 序列和其他类型的比较
序列对象可以与相同序列类型的其他对象比较。这种比较使用 字典式 顺序：首先，比较前两个对应元素，如果不相等，则可确定比较结果；如果相等，则比较之后的两个元素，以此类推，直到其中一个序列结束。如果要比较的两个元素本身是相同类型的序列，则递归地执行字典式顺序比较。如果两个序列中所有的对应元素都相等，则两个序列相等。如果一个序列是另一个的初始子序列，则较短的序列可被视为较小（较少）的序列。 对于字符串来说，字典式顺序使用 Unicode 码位序号排序单个字符。下面列出了一些比较相同类型序列的例子：
(1, 2, 3) < (1, 2, 4)
[1, 2, 3] < [1, 2, 4]
'ABC' < 'C' < 'Pascal' < 'Python'
(1, 2, 3, 4) < (1, 2, 4)
(1, 2) < (1, 2, -1)
(1, 2, 3) == (1.0, 2.0, 3.0)
(1, 2, ('aa', 'ab')) < (1, 2, ('abc', 'a'), 4)
注意，当比较不同类型的对象时，只要待比较的对象提供了合适的比较方法，就可以使用 < 和 > 进行比较。例如，混合的数字类型通过数字值进行比较，所以，0 等于 0.0，等等。如果没有提供合适的比较方法，解释器不会随便给出一个比较结果，而是引发 TypeError 异常。
备注
[1]
别的语言可能会将可变对象返回，允许方法连续执行，例如 d->insert("a")->remove("b")->sort();。